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小白如何学习ai使用呢

Answer

对于小白学习 AI 的使用,以下是一些建议:

  1. 了解 AI 基本概念:
    • 建议阅读「从这里启程」部分,熟悉 AI 的术语和基础概念,包括其主要分支(如机器学习、深度学习、自然语言处理等)以及它们之间的联系。
    • 浏览入门文章,了解 AI 的历史、当前的应用和未来的发展趋势。
  2. 开始 AI 学习之旅:
    • 在「入门:AI 学习路径」中,您能找到一系列为初学者设计的课程,特别推荐李宏毅老师的课程。
    • 通过在线教育平台(如 Coursera、edX、Udacity)上的课程,按照自己的节奏学习,并有机会获得证书。
  3. 选择感兴趣的模块深入学习:
    • AI 领域广泛,比如图像、音乐、视频等,您可以根据自己的兴趣选择特定的模块进行深入学习。
    • 掌握提示词的技巧,它上手容易且很有用。
  4. 实践和尝试:
    • 理论学习之后,实践是巩固知识的关键,尝试使用各种产品做出您的作品。
    • 在知识库提供了很多大家实践后的作品、文章分享,欢迎您实践后的分享。
  5. 体验 AI 产品:
    • 与现有的 AI 产品进行互动,如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人,了解它们的工作原理和交互方式。

此外,对于技术纯小白用 AI 开发真正的应用,您可以参考以下经验:

  1. 从小白学代码,看 AI 时代人类导师和硅基助教的协作之道:
    • 像案例中作者的女儿,在 Claude 和作者的帮助下,用 Unity 开发了一个 RPG 小游戏。起初作者不相信纯小白能通过 AI 搞定 Unity 程序,但女儿通过让 Claude 教她做一个简单任务,明白了 Unity 里的基本概念。
    • 开发过程有顺利也有挫折,挫折原因包括问题描述不清楚、AI 给的方案复杂、配置错误等。这让作者意识到小白需要通过 AI 能直接搞定的小项目,来先学明白背后的原理,在此基础上才能开发复杂项目。最好有人类导师,一开始把任务拆解到足够小,针对性地设计学习路径,并密切关注随时从坑里捞人。
  2. 基础小任务:
    • 推荐从一个最最基础的小任务开始,让 AI 先帮您按照 best practice 写一个 say hello 的示例程序,并解释每个文件的作用及程序运行的逻辑。这样可以学会必备的调试技能。
    • 如果用的是 o1-mini,可以在 prompt 最后添加“请生成 create.sh 脚本,运行脚本就能直接创建插件所需要的所有文件。请教我如何运行脚本。”(如果 windows 机器则是 create.cmd),足够勤勉的 o1-mini 会为您生成一段超级长的代码,并给出提示,您只需要复制粘贴并执行,一次性生成十多个目录和文件,超方便。
  3. 明确项目需求:
    • 通过和 AI 的对话,来逐步明确项目需求。
    • 让 AI 帮助梳理出产品需求文档,这样的文档会包含影响技术方案选择的细节,比直接给 AI 一段口头的需求描述要准确得多。在后续开发的时候每次新起一个聊天就把文档发给 AI 并告知您现在在做第几点功能,会非常方便。
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References

问:新手如何学习 AI?

[title]问:新手如何学习AI?了解AI基本概念:首先,建议阅读「[从这里启程](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/PFXnwBTsEiGwGGk2QQFcdTWrnlb?table=blkjooAlLFNtvKJ2)」部分,熟悉AI的术语和基础概念。了解什么是人工智能,它的主要分支(如机器学习、深度学习、自然语言处理等)以及它们之间的联系。浏览入门文章,这些文章通常会介绍AI的历史、当前的应用和未来的发展趋势。开始AI学习之旅:在「[入门:AI学习路径](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/ZYtkwJQSJiLa5rkMF5scEN4Onhd?table=tblWqPFOvA24Jv6X&view=veweFm2l9w)」中,你将找到一系列为初学者设计的课程。这些课程将引导你了解生成式AI等基础知识,特别推荐李宏毅老师的课程。通过在线教育平台(如Coursera、edX、Udacity)上的课程,你可以按照自己的节奏学习,并有机会获得证书。选择感兴趣的模块深入学习:AI领域广泛(比如图像、音乐、视频等),你可以根据自己的兴趣选择特定的模块进行深入学习。我建议你一定要掌握提示词的技巧,它上手容易且很有用。实践和尝试:理论学习之后,实践是巩固知识的关键,尝试使用各种产品做出你的作品。在知识库提供了很多大家实践后的作品、文章分享,欢迎你实践后的分享。体验AI产品:与现有的AI产品进行互动是学习AI的另一种有效方式。尝试使用如ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等AI聊天机器人,了解它们的工作原理和交互方式。通过与这些AI产品的对话,你可以获得对AI在实际应用中表现的第一手体验,并激发你对AI潜力的认识。

超越贪吃蛇——技术纯小白如何用 AI 开发真正的应用

[title]超越贪吃蛇——技术纯小白如何用AI开发真正的应用[heading1]从小白学代码,看AI时代人类导师和硅基助教的协作之道我之所以琢磨出上面的路径,是因为我的之前只玩过图形化编程的女儿,在暑假超脑AI黑客松期间,靠Claude和我的帮助,用Unity开发了一个RPG小游戏(C#,用到了coze的API)。起初我并不相信纯小白能通过AI搞定Unity程序,我甚至建议她找助教要一个更符合需求的脚手架、只要复制粘贴改一小段代码就能用的那种。但女儿不服气——什么都是助教搞定那也太没意思了——她决定做一个最简单的任务:让Claude教她做一个2D平面上用上下左右键控制走动的小人,碰到墙壁要能停下来。半小时,完成了这个任务,也明白了Unity里的基本概念。这是一个非常好的起点。后来的开发有些很顺利,但也时常有挫折。几乎每天她都奋战到凌晨再沮丧地睡去,第二天一早向我求助,我一看——啊,你又被AI带坑里了。被AI带坑里的原因很多——她问题描述不清楚,且不知道这种描述在程序员的世界里会被理解成另一种问题,于是,得到了错误的指引; AI给的方案太复杂,需要有很多前置知识才能搞明白;其实AI给的代码是对的,但别的配置错误,AI没想到要检查丫头也不知道,乱改了很久; ……这些挫折,让我意识到小白需要通过AI能直接搞定的小项目,来先学明白背后的原理,在此基础上才能开发复杂项目。小小的任务,AI可以胜任、非常耐心地指导。因此最好是要有人类导师,一开始把任务拆解到足够小,针对性地设计学习路径,并密切关注随时从坑里捞人。学生-导师-AI助教三者协作的关系图如下:

超越贪吃蛇——技术纯小白如何用 AI 开发真正的应用

推荐你从一个最最基础的小任务开始让AI先帮你按照best practice写一个say hello的示例程序,并解释每个文件的作用及程序运行的逻辑。这样,你可以通过最基础的绝对不会出错的小任务,来学会必备的调试技能。“我在学习写chrome插件。请选择最适合小白上手的技术栈,按照best practice为我生成一个简单的示范项目,但要包含尽可能全面的典型文件和功能。请为我讲解每个文件的作用和程序运行的逻辑。”此处要求AI按照best practice来写非常重要:文件一开始就有良好的组织,后续功能复杂了才不会乱套。还有一个偷懒小妙招:如果你用的是o1-mini,你可以在prompt最后添加这句:“请生成create.sh脚本,运行脚本就能直接创建插件所需要的所有文件。请教我如何运行脚本。”(如果windows机器则是create.cmd)足够勤勉的的o1-mini会为你生成一段超级长的代码,并给出提示,你只需要复制粘贴并执行,一次性生成十多个目录和文件,超方便。[heading2][heading1]2明确项目需求[content]你可以通过和AI的对话,来逐步明确项目需求。(如果你是训练有素的产品经理,可以忽略这一步)“我想要开发一个XXX。你能否像一个高级别的还懂技术的产品经理指导初级产品经理那样,向我提问,帮我梳理清产品功能,尤其要注意可能会涉及到技术方案选择的关键点。请一问一答,帮我由全局到细节逐步梳理。不要一口气问我太多问题。”来来回回的对话后,你可以让AI帮助你梳理出产品需求文档。这样的文档会包含影响技术方案选择的细节,比直接给AI一段口头的需求描述要准确地多。在后续开发的时候每次新起一个聊天就把文档发给AI并告知你现在在做第几点功能,会非常方便。[heading2]

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零基础学习ai
以下是为零基础学习 AI 提供的建议: 1. 了解 AI 基本概念: 阅读「」部分,熟悉 AI 的术语和基础概念,包括其主要分支(如机器学习、深度学习、自然语言处理等)以及它们之间的联系。 浏览入门文章,了解 AI 的历史、当前的应用和未来的发展趋势。 2. 开始 AI 学习之旅: 在「」中,找到为初学者设计的课程,特别推荐李宏毅老师的课程。 通过在线教育平台(如 Coursera、edX、Udacity)上的课程,按照自己的节奏学习,并有机会获得证书。 3. 选择感兴趣的模块深入学习: AI 领域广泛,比如图像、音乐、视频等,可根据自己的兴趣选择特定模块深入学习。 掌握提示词的技巧,它上手容易且很有用。 4. 实践和尝试: 理论学习后,实践是巩固知识的关键,尝试使用各种产品做出作品。 知识库提供了很多实践后的作品、文章分享,欢迎实践后的分享。 5. 体验 AI 产品: 与现有的 AI 产品进行互动,如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人,了解其工作原理和交互方式,获得对 AI 在实际应用中表现的第一手体验,并激发对 AI 潜力的认识。 此外,还有一个案例供您参考:二师兄来自上海,是典型的 80 后,房地产行业从业二十年,计算机零基础。2024 年 2 月,他在七彩虹的售后群中,因老哥分享用 AI 绘画的心得,要了 SD 秋叶安装包,下载了教学视频,迈出了 AI 学习的第一步。之后他不断学习和实践,如在 3 月啃完 SD 的所有教程并开始炼丹,4 月与小伙伴探讨 AI 变现途径,5 月加入 Prompt battle 社群,开始 Midjourney 的学习。
2025-02-18
AI数据分析
以下是关于 AI 数据分析的相关内容: ChatGPT 助力数据分析: 本文重点介绍了 AI 与数据分析结合的应用,通过实际案例与相关技巧,描述了 ChatGPT 如何助力数据分析。 实现了两种方式支持多维数据分析: SQL 分析:分析平台自身使用情况,输入一句话可分析用户配置图表相关数据。用户描述想分析的内容,后台连接 DB,附带表结构信息让 AI 输出 SQL 语句,校验为 SELECT 类型后执行返回结果数据,再传给 GPT 分析,最后输出分析结论和建议并返回前端页面渲染图表。 个性化分析:平台支持上传数据,可提供数据信息辅助分析,前端解析文件后传给 GPT 分析,后续步骤与 SQL 分析一致。 分析完成后展示结果数据的图表和分析结论,图表支持折线图和柱状图可随意切换。 生成式 AI 季度数据报告 2024 月 1 3 月: 作者包括郎瀚威 Will、张蔚 WeitoAGI、江志桐 Clara 等。 报告涵盖总体流量概览、分类榜单、文字相关(个人生产力、营销、教育、社交)、创意相关(图像、视频)、音频大类、代码大类、Agent、B2B 垂类等方面。 涉及数据准备、分类标准图谱准备、赛道分析、竞争分析等内容。
2025-02-18
找一个能够生成音乐的AI。我给一个曲名(比如《生日快乐歌》),他就能给我生成不同风格的音乐供我下载。
以下为您推荐能够根据给定曲名生成不同风格音乐并供下载的 AI 工具: 1. Suno AI: 地址:https://www.suno.ai/ 简介:被誉为音乐界的 ChatGPT,能够根据简单提示创造出从歌词到人声和配器的完整音乐作品。 账号要求:需要拥有 Discord、谷歌或微软中的至少一个账号,并确保网络环境稳定。 订阅信息: 免费用户每天 50 积分,每首歌消耗 5 积分,每天可创作 10 首歌曲,每次点击生成两首歌曲。 Pro 用户每月 2500 点数(大约 500 首歌),按月每月 10 美元,按年每月 8 美元,每年 96 美元。 Premier 用户每月 10000 点数(大约 2000 首歌),按月每月 30 美元,按年每月 24 美元,每年 288 美元。 操作模式: 默认模式:包括关闭个性化、歌曲描述、乐器开关、模型选择 v3 等设置。 个性化模式:开启个性化定制,可填写歌词、曲风、标题等。 生成歌词:可使用大模型如 Kimi、GPT、文心一言等生成。 开始生成:填写好所需内容后点击 Create,等待 2 3 分钟即可。 下载:生成后可下载。 2. Udio:由前 Google DeepMind 工程师开发,通过文本提示快速生成符合用户音乐风格喜好的高质量音乐作品。地址:https://www.udio.com/ 3. YuE:支持从歌词生成 5 分钟高质量音乐(含人声与伴奏),多语言支持(中、英、日、韩),覆盖多种音乐风格与专业声乐技术。详细介绍:https://www.xiaohu.ai/c/xiaohuai/yue5
2025-02-18
什么是aigc
AIGC(人工智能生成内容)是一种利用人工智能技术生成各种类型内容的应用方式。它能够通过机器学习和深度学习算法,根据输入的数据和指令生成符合特定要求的内容,在内容创作、广告、媒体等领域有着广泛的应用。 具体来说,AIGC 包括以下方面: 1. 文字生成:使用大型语言模型(如 GPT 系列模型)生成文章、故事、对话等内容。 2. 图像生成:使用 Stable Diffusion、DALLE 等模型生成艺术作品、照片等。 3. 视频生成:使用 Runway、KLING 等模型生成动画、短视频等。 AIGC 作为一种强大的技术,能赋能诸多领域,但也存在多重潜在的合规风险。目前,我国对 AIGC 的监管框架由《网络安全法》《数据安全法》及《个人信息保护法》构成,并与《互联网信息服务算法推荐管理规定》、《互联网信息服务深度合成管理规定》、《生成式人工智能服务管理暂行办法》、《科技伦理审查办法(试行)》等形成了共同监管的形势。 AIGC 主要分为语言文本生成、图像生成和音视频生成。语言文本生成利用马尔科夫链、RNN、LSTMs 和 Transformer 等模型生成文本,如 GPT4 和 Gemini Ultra。图像生成依赖于 GANs、VAEs 和 Stable Diffusion 等技术,应用于数据增强和艺术创作,代表项目有 Stable Diffusion 和 StyleGAN 2。音视频生成利用扩散模型、GANs 和 Video Diffusion 等,广泛应用于娱乐和语音生成,代表项目有 Sora 和 WaveNet。此外,AIGC 还可应用于音乐生成、游戏开发和医疗保健等领域,展现出广泛的应用前景。 例如 AI 文本续写,文字转图像的 AI 图、AI 主持人等,都属于 AIGC 的应用。类似的名词缩写还有 UGC(普通用户生产),PGC(专业用户生产)等。能进行 AIGC 的产品项目也很多,能进行 AIGC 的媒介也很多,包括且不限于: 1. 语言文字类:OpenAI 的 GPT,Google 的 Bard,百度的文心一言,还有一种国内大佬下场要做的的 LLM 都是语言类的。 2. 语音声音类:Google 的 WaveNet,微软的 Deep Nerual Network,百度的 DeepSpeech 等,还有合成 AI 孙燕姿大火的开源模型 Sovits。 3. 图片美术类:早期有 GEN 等图片识别/生成技术,去年大热的扩散模型又带火了我们比较熟悉的、生成质量无敌的 Midjourney,先驱者谷歌的 Disco Diffusion,一直在排队测试的 OpenAI 的 Dalle·2,以及 stability ai 和 runaway 共同推出的 Stable Diffusion。
2025-02-18
多维表格AI接入分享课程有回放么
多维表格 AI 接入分享课程有回放。例如,在“1204|微信超级 AI 知识助手教学(上)—智谱共学营智能纪要”中提到直播有回放。在“飞书多维表格 AI 共学解锁更强大的豆包 2024 年 12 月 21 日”中,王大仙表示分享有回放,可顺着搭建流程使用。
2025-02-18
我的毕业论文是AIGC的陶寺遗址空间可视分析技术研究,请问有何思路
对于您的毕业论文主题“AIGC 的陶寺遗址空间可视分析技术研究”,以下是一些可能的思路供您参考: 首先,深入了解陶寺遗址的相关背景和特点,包括其历史、文化、地理等方面的信息,这将为后续的分析提供基础。 其次,研究 AIGC 技术在空间可视分析方面的应用现状和前沿成果,了解相关的算法、模型和工具。 然后,考虑如何收集和整理陶寺遗址的空间数据,例如通过实地测量、卫星图像、考古记录等方式获取数据,并对数据进行预处理和清洗。 接着,运用合适的 AIGC 技术和算法,对陶寺遗址的空间数据进行可视化呈现,例如创建三维模型、绘制地图、生成动态图像等,以直观展示遗址的空间特征和关系。 在可视化的基础上,进行深入的分析,例如探究遗址的布局规律、空间结构、功能分区等,挖掘潜在的历史和文化信息。 最后,对研究结果进行评估和验证,确保其准确性和可靠性,并提出进一步的改进和优化方向。 希望这些思路能对您有所帮助,祝您顺利完成毕业论文!
2025-02-18
我是一个ai小白,我想要在一个月内快速入行ai,需要怎么做
以下是对于您在一个月内快速入行 AI 的建议: 首先,要明白对于超出自己理解范围的事情,最简单有效的方法就是亲自尝试。学习新事物,百闻不如一练。AI 是未来必然的发展方向,其科普还有很长的路要走,但尽可能简单地试用它,是让普通人在这场 AI 浪潮中受益的最佳方式。 对于普通人来说,对 AI 最好的直观初接触主要有两个方面: 1. 思考最低成本能直接上手试的工具是什么,自己能否亲自尝试。 2. 了解现在最普遍或最好的工具是什么,以及它们能达到的效果。 虽然底层都是大模型,但 AI 工具各有侧重,不同公司也会进行各自的优化。关于每一种工具的详细入门、讲解和应用,WayToAIG 已经分好了类目。为了更便捷地展示 AI 的能力,让普通人能更直观地马上上手,您可以重点关注以下几种工具: 1. 聊天工具 2. 绘画工具 3. 视频工具 4. 音乐工具 如果您想要跟他人交流、一起在 AI 路上探寻,可以戳这里:
2025-02-18
我是一个ai小白,我要怎么入行ai
对于 AI 小白入行 AI,您可以参考以下步骤: 1. 了解 AI 基本概念: 阅读「」部分,熟悉 AI 的术语和基础概念,包括其主要分支(如机器学习、深度学习、自然语言处理等)以及它们之间的联系。 浏览入门文章,了解 AI 的历史、当前的应用和未来的发展趋势。 2. 开始 AI 学习之旅: 在「」中,您可以找到一系列为初学者设计的课程,特别推荐李宏毅老师的课程。 通过在线教育平台(如 Coursera、edX、Udacity)上的课程,按照自己的节奏学习,并有机会获得证书。 3. 选择感兴趣的模块深入学习: AI 领域广泛(比如图像、音乐、视频等),您可以根据自己的兴趣选择特定的模块进行深入学习。 掌握提示词的技巧,它上手容易且很有用。 4. 实践和尝试: 理论学习之后,实践是巩固知识的关键,尝试使用各种产品做出您的作品。 在知识库提供了很多大家实践后的作品、文章分享,欢迎您实践后的分享。 5. 体验 AI 产品: 与现有的 AI 产品进行互动,如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人,了解它们的工作原理和交互方式。 此外,您还可以参考《雪梅 May 的 AI 学习日记》: 1. 学习模式:输入→模仿→自发创造。 2. 第一阶段:迈出第一步,看书听课进社区。例如: DAY5 2024.5.26:使用 kimi,参考,抱着每天向 kimi 问 100 个问题的心态,调整思考模式,养成有问题问 AI 的习惯。 DAY6 2024.5.31:应朋友强烈推荐,插队先看吴恩达的课程,在 B 站搜索对应关键词,有很多课程资源,如吴恩达《面向所有人的生成式 AI 入门课程 Generative AI for Everyone》,抽空陆续 3 天学完。 DAY7 2024.6.1:探索用 AI 解决一个真实问题,例如团队要写一份行业研究报告,试试看 AI 怎样能帮到自己。 需要注意的是,学习资源可能会更新变化,您可以去 waytoAGI 社区发现自己感兴趣的 AI 领域,学习最新的内容。本日记中学习资源的内容都是免费开源的。
2025-02-18
我是一个ai小白,我想学习怎么入行
以下是为您提供的新手入行 AI 的学习建议: 1. 了解 AI 基本概念: 阅读「」部分,熟悉 AI 的术语和基础概念,包括人工智能的主要分支(如机器学习、深度学习、自然语言处理等)以及它们之间的联系。 浏览入门文章,了解 AI 的历史、当前的应用和未来的发展趋势。 2. 开始 AI 学习之旅: 在「」中,您可以找到一系列为初学者设计的课程,特别推荐李宏毅老师的课程。 通过在线教育平台(如 Coursera、edX、Udacity)上的课程,按照自己的节奏学习,并有机会获得证书。 3. 选择感兴趣的模块深入学习: AI 领域广泛(比如图像、音乐、视频等),您可以根据自己的兴趣选择特定的模块进行深入学习。 掌握提示词的技巧,它上手容易且很有用。 4. 实践和尝试: 理论学习之后,实践是巩固知识的关键,尝试使用各种产品做出您的作品。 在知识库提供了很多大家实践后的作品、文章分享,欢迎您实践后的分享。 5. 体验 AI 产品: 与现有的 AI 产品进行互动,如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人,了解它们的工作原理和交互方式。 此外,为了帮助您更好地理解技术原理与建立框架,以下是一些通俗易懂的内容: 1. 概念:生成式 AI 生成的内容,叫做 AIGC。 2. 概念与关系: AI 即人工智能。 机器学习是电脑找规律学习,包括监督学习、无监督学习、强化学习。 监督学习是基于有标签的训练数据,算法目标是学习输入和输出之间的映射关系,包括分类和回归。 无监督学习的数据没有标签,算法自主发现规律,经典任务包括聚类。 强化学习从反馈里学习,最大化奖励或最小化损失,类似训小狗。 深度学习是一种参照人脑有神经网络和神经元的方法(因有很多层所以叫深度),神经网络可用于监督学习、无监督学习、强化学习。 生成式 AI 可以生成文本、图片、音频、视频等内容形式。 LLM 是大语言模型,对于生成式 AI,生成图像的扩散模型不是大语言模型;对于大语言模型,生成只是其中一个处理任务,比如谷歌的 BERT 模型,可用于语义理解(不擅长文本生成),如上下文理解、情感分析、文本分类。 3. 技术里程碑:2017 年 6 月,谷歌团队发表论文《Attention is All You Need》,首次提出了 Transformer 模型,它完全基于自注意力机制(SelfAttention)来处理序列数据,而不需要依赖于循环神经网络(RNN)或卷积神经网络(CNN)。
2025-02-18
小白怎样学习ai工具 熟练运用于工作生活
以下是为小白提供的学习 AI 工具并运用于工作生活的建议: 一、从菜鸟到达人的进阶之路 可以参考元子的进化史: 1. Day 1:懵懵懂懂,只会说“你好,帮我写个报告”。 2. Day 7:学会表达,比如“帮我写一份周报,重点说明项目进度”。 3. Day 14:熟练掌握,例如“我需要一份项目总结,包含数据分析和改进建议”。 4. Day 30:把常规 AI 工具都试过一遍,并选定自己要持续玩的方向,比如 AI Agent。 5. Day 60:组队参加 AI Agent 比赛并有幸得奖。 这里推荐一个社区小伙伴的 100 天 AI 之路,每天都有记载,大家可以感受一下进境: 元子的心得: 1. 不要怕问“笨”问题,但要多直接问 AI。 2. 解决一个小问题也是进步,不积跬步,无以至千里。 3. 多试多练才是王道,来社区共学,一群人走得更远。 4. 融入生活和工作才能持久,学完就用才是王道,不要纯靠意志力。 二、工作中的 AI 小帮手 1. 需要快速生成报告,AI 来帮忙。 2. 需要快速整理数据,AI 来处理。 3. 需要快速翻译文件,AI 来翻译。 4. 需要快速优化文案,AI 来优化。 三、参与制作 AI 动画短片的经验分享 在参与设计 AI 动画短片时,比如负责“刺猬菠萝”角色的图片和视频制作,即使没有相关经验,在他人指导下也能逐渐掌握基本技巧,并通过 MJ 和 RunWayAI 工具提高效率。 为了做好这件事,可以: 1. 利用 WaytoAGI 社群中的入门资料,快速了解动画制作的基本流程和技术。 2. 积极参与团队讨论,向有经验的大佬请教,多多参与「共创活动」,不仅能快速学习,还能收获伙伴。 四、AI 与生活 对于超出自己理解范围的事情,最简单的方法就是试一试。学习新东西,百闻不如一练。在面向父母的“AI 布道”活动中会发现,AI 工具虽强大,但与普通人之间存在一定距离。AI 是未来必然的方向,其科普还有很长的路要走,但尽可能简单地试用它,能让普通人更快受益。 如果想要跟元子交朋友、一起在 AI 路上探寻,欢迎戳这里:
2025-02-18
我是一个ai小白,请给我推荐一个语言大模型的提示词优化工具
以下为您推荐两个语言大模型的提示词优化工具: 1. 星流一站式 AI 设计工具: 在 prompt 输入框中可输入提示词,使用图生图功能辅助创作。 支持自然语言和单个词组输入,中英文均可。 启用提示词优化后可扩展提示词,更生动描述画面内容。 小白用户可点击提示词上方官方预设词组进行生图。 写好提示词需内容准确,包含人物主体、风格、场景特点、环境光照、画面构图、画质等。 可调整负面提示词,利用“加权重”功能让 AI 明白重点内容,还有翻译、删除所有提示词、会员加速等辅助功能。 2. Prompt Perfect: 能够根据输入的 Prompt 进行优化,并给出优化前后的结果对比。 适合写论文、文章的小伙伴,但使用该能力需要消耗积分(可通过签到、购买获得)。 访问地址:
2025-02-17
纯小白对于模型等等都没有任何概念能看懂吗
对于纯小白来说,理解模型等相关概念是有一定挑战的,但通过以下内容可以逐步入门: Tusiart 相关概念: 1. 首页包含模型、帖子、排行榜,其中发布了各种模型和生成的图片。不同模型有 checkpoint 和 lora 两种标签,有的还有 XL 标签属于 SDXL 新模型。点击可查看模型详细信息,下方是返图区。 2. 基础模型(checkpoint)是生图必需的,任何生图操作都要先选定。它与 lora 不同,lora 是低阶自适应模型,类似小插件,可有可无,但对细节控制有价值,旁边的数值是其权重。 3. ControlNet 可控制图片中特定图像,如人物姿态、生成特定文字等,属于高阶技能。 4. VAE 是编码器,类似滤镜,调整生图饱和度,一般选择 840000 这个。 5. Prompt 提示词是想要 AI 生成的内容,负向提示词是想要 AI 避免产生的内容。 6. 图生图是上传图片后,sd 根据图片、模型及输入信息重绘,重绘幅度越大,输出图与输入图差别越大。 AI 技术原理相关概念: 1. 生成式 AI 生成的内容称为 AIGC。 2. 相关技术名词: AI 即人工智能。 机器学习是电脑找规律学习,包括监督学习(有标签的训练数据,学习输入和输出映射关系,包括分类和回归)、无监督学习(学习数据无标签,算法自主发现规律,如聚类)、强化学习(从反馈学习,最大化奖励或最小化损失,类似训小狗)。 深度学习是一种参照人脑的方法,有神经网络和神经元,神经网络可用于多种学习。 生成式 AI 可生成文本、图片、音频、视频等。 LLM 是大语言模型,生成图像的扩散模型不是大语言模型,有的大语言模型如谷歌的 BERT 模型可用于语义理解。 3. 技术里程碑:2017 年 6 月,谷歌团队发表论文《Attention is All You Need》,首次提出 Transformer 模型,它基于自注意力机制处理序列数据,比 RNN 更适合处理文本长距离依赖性。
2025-02-13
有哪些比较好的AI知识库学习网站
以下是一些比较好的 AI 知识库学习网站及相关学习建议: 通往 AGI 之路知识库: 提供了全面系统的 AI 学习路径,帮助您了解从 AI 常见名词到 AI 应用等各方面知识。 包含关于 AI 知识库使用及 AIPO 活动的介绍、AIPO 线下活动及 AI 相关探讨、way to AGI 社区活动与知识库介绍等内容。 信息来源有赛博蝉星公众号、国外优质博主的 blog 或 Twitter 等,推荐大家订阅获取最新信息并投稿。 有社区共创项目,如 AIPU、CONFIUI 生态大会,每月有切磋大会等活动,还发起了新活动 AIPO。 学习路径方面,有李弘毅老师的生成式 AI 导论等高质量学习内容,可系统化学习或通过社区共创活动反推学习,鼓励整理学习笔记并分享交流。 有经典必读文章,如介绍 GPT 运作原理、Transformer 模型、扩散模型等的文章,还包括软件 2.0 时代相关内容。 初学者入门推荐看 open AI 的官方 Cookbook,小琪姐做了中文精读翻译,也可查看 cloud 的相关内容。 有历史脉络类资料,整理了 open AI 的发展时间线和万字长文回顾等。 网站:ytoAGI.com 相关渠道:公众号“通往 AGI 之路”、 在线教育平台:如 Coursera、edX、Udacity 等,上面有一系列为初学者设计的课程,您可以按照自己的节奏学习,并有机会获得证书。 对于新手学习 AI,建议: 了解 AI 基本概念:阅读「」部分,熟悉 AI 的术语和基础概念。了解什么是人工智能,它的主要分支(如机器学习、深度学习、自然语言处理等)以及它们之间的联系。浏览入门文章,了解 AI 的历史、当前的应用和未来的发展趋势。 开始 AI 学习之旅:在「」中,找到一系列为初学者设计的课程。特别推荐李宏毅老师的课程。 选择感兴趣的模块深入学习:AI 领域广泛(比如图像、音乐、视频等),根据自己的兴趣选择特定的模块进行深入学习。掌握提示词的技巧,它上手容易且很有用。 实践和尝试:理论学习之后,实践是巩固知识的关键,尝试使用各种产品做出您的作品。在知识库提供了很多大家实践后的作品、文章分享,欢迎您实践后的分享。 体验 AI 产品:与现有的 AI 产品进行互动,如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人,了解它们的工作原理和交互方式。
2025-02-18
作为前端开发人员,推荐学习哪些AI技术呢
作为前端开发人员,以下是一些推荐学习的 AI 技术: 1. 了解 AI 基本概念: 阅读「」部分,熟悉 AI 的术语和基础概念,包括人工智能、机器学习、深度学习、自然语言处理等主要分支及其联系。 浏览入门文章,了解 AI 的历史、当前应用和未来发展趋势。 2. 开始 AI 学习之旅: 在「」中,找到为初学者设计的课程,特别推荐李宏毅老师的课程。 通过在线教育平台(如 Coursera、edX、Udacity)上的课程,按照自己的节奏学习,并有机会获得证书。 3. 选择感兴趣的模块深入学习: AI 领域广泛,如图像、音乐、视频等,可根据兴趣选择特定模块深入学习。 掌握提示词的技巧,其上手容易且很有用。 4. 实践和尝试: 理论学习后,实践是巩固知识的关键,尝试使用各种产品做出作品。 在知识库查看大家实践后的作品、文章分享,并进行自己实践后的分享。 5. 体验 AI 产品: 与现有的 AI 产品如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等聊天机器人互动,了解其工作原理和交互方式,获得对 AI 在实际应用中表现的第一手体验。 此外,如果希望继续精进,对于 AI,可以尝试了解以下内容作为基础: 1. AI 背景知识: 基础理论:了解人工智能、机器学习、深度学习的定义及其之间的关系。 历史发展:简要回顾 AI 的发展历程和重要里程碑。 2. 数学基础: 统计学基础:熟悉均值、中位数、方差等统计概念。 线性代数:了解向量、矩阵等线性代数基本概念。 概率论:基础的概率论知识,如条件概率、贝叶斯定理。 3. 算法和模型: 监督学习:了解常用算法,如线性回归、决策树、支持向量机(SVM)。 无监督学习:熟悉聚类、降维等算法。 强化学习:简介强化学习的基本概念。 4. 评估和调优: 性能评估:了解如何评估模型性能,包括交叉验证、精确度、召回率等。 模型调优:学习如何使用网格搜索等技术优化模型参数。 5. 神经网络基础: 网络结构:理解神经网络的基本结构,包括前馈网络、卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)。 激活函数:了解常用的激活函数,如 ReLU、Sigmoid、Tanh。 如果偏向技术研究方向: 1. 数学基础:线性代数、概率论、优化理论等。 2. 机器学习基础:监督学习、无监督学习、强化学习等。 3. 深度学习:神经网络、卷积网络、递归网络、注意力机制等。 4. 自然语言处理:语言模型、文本分类、机器翻译等。 5. 计算机视觉:图像分类、目标检测、语义分割等。 6. 前沿领域:大模型、多模态 AI、自监督学习、小样本学习等。 7. 科研实践:论文阅读、模型实现、实验设计等。 如果偏向应用方向: 1. 编程基础:Python、C++等。 2. 机器学习基础:监督学习、无监督学习等。 3. 深度学习框架:TensorFlow、PyTorch 等。 4. 应用领域:自然语言处理、计算机视觉、推荐系统等。 5. 数据处理:数据采集、清洗、特征工程等。 6. 模型部署:模型优化、模型服务等。 7. 行业实践:项目实战、案例分析等。 无论是技术研究还是应用实践,数学和编程基础都是必不可少的。同时需要紧跟前沿技术发展动态,并结合实际问题进行实践锻炼。请注意,以上内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2025-02-18
我是不懂编码的文科生,我学习扣子Coze的应用,难度大吗?大概需要多长时间?
对于不懂编码的文科生来说,学习扣子 Coze 的应用是具有一定挑战性的,但并非不可逾越。 根据相关资料,扣子 Coze 应用于 11 月底推出,其低代码或零代码的工作流等场景做得较好。在学习过程中,您需要熟悉操作界面、业务逻辑和用户界面,包括布局、搭建工作流、用户界面及调试发布,重点熟悉桌面网页版的用户界面。 课程安排方面,第一天会熟悉扣子应用、认识界面、搭建证件照简单应用,解决表单使用等卡点。 不过,社区中很多不懂代码的设计师和产品经理在搭建时也感到吃力。对于学习所需的时间,难以给出确切的时长,这取决于您的学习能力和投入程度。但如果您能认真参与课程学习,逐步掌握相关知识和技能,相信会在一段时间内取得一定的成果。
2025-02-18
想做ai产品经理如何从0到1学习ai
如果您想从 0 到 1 成为 AI 产品经理,可以按照以下步骤学习: 1. 了解 AI 基本概念: 阅读「」部分,熟悉 AI 的术语和基础概念,包括人工智能的主要分支(如机器学习、深度学习、自然语言处理等)以及它们之间的联系。 浏览入门文章,了解 AI 的历史、当前的应用和未来的发展趋势。 2. 开始 AI 学习之旅: 在「」中,找到为初学者设计的课程,特别推荐李宏毅老师的课程。 通过在线教育平台(如 Coursera、edX、Udacity)上的课程,按照自己的节奏学习,并有机会获得证书。 3. 选择感兴趣的模块深入学习: AI 领域广泛,比如图像、音乐、视频等,您可以根据自己的兴趣选择特定的模块进行深入学习。 掌握提示词的技巧,它上手容易且很有用。 4. 实践和尝试: 理论学习之后,实践是巩固知识的关键,尝试使用各种产品做出您的作品。 在知识库提供了很多大家实践后的作品、文章分享,欢迎您实践后的分享。 5. 体验 AI 产品: 与现有的 AI 产品进行互动,如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人,了解它们的工作原理和交互方式。 此外,您还可以参考以下案例: 90 分钟从 0 开始打造您的第一个 Coze 应用,了解 Code AI 应用开发教学,包括其背景、现状、证件照应用案例以及学习过程,重点熟悉桌面网页版的用户界面。 参考北京分队成员的经验,如枫 share、行远、管子、猫先生、Andy 等在 AI 领域的技能、经验、职业、兴趣爱好等方面的情况。
2025-02-18
dify学习
Dify 是一个开源的大模型应用开发平台: 理念:结合后端即服务和 LLMOps 的理念。 特点:提供直观界面,能快速构建和部署生产级别的生成式 AI 应用。具有强大的工作流构建工具,支持广泛的模型集成,有功能丰富的提示词 IDE 以及全面的 RAG Pipeline 用于文档处理和检索。允许用户定义 Agent 智能体,并通过 LLMOps 功能持续监控和优化应用程序的性能。 部署选项:提供云服务和本地部署,满足不同用户需求。 开源特性:确保对数据的完全控制和快速的产品迭代。 设计理念:注重简单性、克制和快速迭代,旨在帮助用户将 AI 应用的创意快速转化为现实。 使用建议:个人研究时推荐单独使用,企业级落地项目推荐多种框架结合,效果更好。 Dify 官方手册:https://docs.dify.ai/v/zhhans
2025-02-18
我想做一个产品(生涯规划领域的垂直大模型),这个产品服务的对象是所有人:帮助所有人进行更好的职业规划。每个人都能通过使用这个产品更好地了解自己,了解自己的天赋、兴趣、优势,然后找到自己的热爱的领域和热爱的事业,并且能够个性化地推荐相关的行业和职业,包括职业的主要工作内容和核心能力要求等等。 请对这个产品进行可行性分析,并给出产品的发展规划,别忘了给这个项目起一个名字。
以下是对您提出的生涯规划领域垂直大模型产品的可行性分析和发展规划,并为项目取名为“生涯智途”。 可行性分析: 1. 需求广泛:帮助人们进行职业规划是一个普遍存在的需求,涵盖了各个年龄段和职业阶段的人群。 2. 数据可用性:可以通过各种渠道收集大量与职业相关的数据,包括行业报告、职位描述、人才需求等。 3. 技术支持:当前大模型技术的发展为实现这样的产品提供了可能,能够处理和分析大量复杂的数据。 发展规划: 1. 数据收集与整理:广泛收集各类职业数据,建立丰富的数据库,确保数据的准确性和完整性。 2. 模型训练与优化:利用收集到的数据进行模型训练,不断优化模型,提高预测和推荐的准确性。 3. 功能开发: 个性化测评:开发能够准确评估用户天赋、兴趣、优势的功能模块。 精准推荐:根据用户的特点,提供个性化的行业和职业推荐,并详细介绍职业的工作内容和核心能力要求。 持续学习与更新:随着行业变化,及时更新数据和模型,以提供最新的职业信息。 4. 用户体验优化:设计简洁、易用的界面,提供良好的用户交互体验。 5. 市场推广:通过线上线下多种渠道进行推广,提高产品的知名度和用户覆盖面。 希望以上分析和规划对您有所帮助。
2025-02-18
请介绍一下如何使用AI进行PPT生成
以下是使用 AI 进行 PPT 生成的方法: 1. 利用闪击: 访问国内网站 https://ppt.isheji.com/?code=ysslhaqllp&as=invite ,无需魔法。 选择模板。 将准备的大纲转换成适配闪击的语法,可参考官方使用指南:https://zhuanlan.zhihu.com/p/607583650 。 点击文本转 PPT,并在提示框中选择确定,得到转换后的 PPT。 可在线编辑,但导出有会员限制。 2. 以爱设计为例: 导入大纲到工具生成 PPT,其他工具操作方式大同小异,基本基于 Markdown 语法的内容来完成 PPT 生成。 优化整体结构,按照公司要求自行优化字体、图片等元素,针对下载后的 PPT 可删改内容。 3. 结合 GPT4、WPS AI 和 chatPPT: 先让 GPT4 生成 PPT 大纲。 把大纲导入到 WPS 当中,启用 WPS AI 一键生成 PPT。 让 chatPPT 添加一些动画。 手动修改细节,如字体、事实性错误等。
2025-02-18
动漫制作中如何使用ai辅助工作
在动漫制作中使用 AI 辅助工作,大致流程如下: 1. 面临时间和金钱的双重压力,需找到适合的制作捷径。AI 目前主要是辅助工具,负责搞定图和片,其他部分仍依赖人工。 2. 效率至关重要。和视频相关的所有内容、资料都记录在飞书文档里。 3. 分工方面,有人负责前期的内容构思和脚本编写,有人主要负责图片、视频生成和视频剪辑。 4. Midjourney 提示词围绕皮克斯、迪士尼、3D 风格来写,例如:"a small white Chiense dragon,anthropomorphic,Smile with surprise,wearing a school uniform,looking at a blurry gift box in the foreground,super closeup shot,camera focus on his face,3D render,Unreal Engine,Pixar 3D style,blurry classroom scene,bright sunshinear 16:9niji 6",重点是"a small white Chiense dragon,anthropomorphic,3D render,Unreal Engine,Pixar 3D style",尺寸比例 16:9,模型选择 niji 6,其他根据需求调整。 5. 动画制作主要使用 Runway,因其控制笔刷有优势。
2025-02-18
哪一款AI 可以实现参考一张柱状图,使用我提供的数据,生成同样的柱状图
以下两款 AI 可以实现参考一张柱状图,使用您提供的数据生成同样的柱状图: 1. PandasAI:这是让 Pandas DataFrame“学会说人话”的工具,在 GitHub 已收获 5.4k+星。它并非 Pandas 的替代品,而是将 Pandas 转换为“聊天机器人”,用户可以以 Pandas DataFrame 的形式提出有关数据的问题,它会以自然语言、表格或者图表等形式进行回答。目前仅支持 GPT 模型,OpenAI API key 需自备。例如,输入“pandas_ai.run”,即可生成相关柱状图。链接:https://github.com/gventuri/pandasai 2. DataSquirrel:这是一款自动进行数据清理并可视化执行过程的数据分析工具,能帮助用户在无需公式、宏或代码的情况下快速将原始数据转化为可使用的分析/报告。目前平台提供的用例涵盖了 B2B 电子商务、人力资源、财务会计和调查数据分析行业。平台符合 GDPR/PDPA 标准。链接:https://datasquirrel.ai/
2025-02-18
deepseek使用小技巧
以下是关于 DeepSeek 使用的一些小技巧: 1. 高阶能力调用: 文风转换矩阵:包括作家风格移植(如“用鲁迅杂文风格写职场 PUA 现象”)、文体杂交(如“将产品说明书改写成《史记》列传格式”)、学术口语化(如“把这篇论文摘要翻译成菜市场大妈能听懂的话”)。 领域穿透技术。 2. 场景化实战策略:包括商业决策支持、创意内容生成、技术方案论证。 3. 效能增强技巧: 对话记忆管理:如上下文锚定(“记住当前讨论的芯片型号是麒麟 9010”)、信息回溯(“请复述之前确认的三个设计原则”)、焦点重置(“回到最初讨论的供应链问题”)。 输出质量控制:针对不同问题类型进行修正,如过度抽象(“请具体说明第三步操作中的温度控制参数”)、信息过载(“用电梯演讲格式重新组织结论”)、风格偏移(“回归商务报告语气,删除比喻修辞”)。 4. 特殊场景解决方案: 长文本创作:如分段接力法(“先完成故事大纲→逐章扩展→最后进行伏笔校验”)、逻辑粘合剂(“确保新章节与前文的三处细节呼应”)。 敏感内容处理:如概念脱敏法(“用经济学原理类比说明网络审查机制”)、场景移植法(“假设在火星殖民地讨论该议题”)。 5. 通用于任何大模型的提示词针对性技巧: 身份定位技巧:目的是让 AI 理解您的背景和专业水平,例如“作为一名刚入职的电商运营,需要为天猫美妆店铺制定 618 活动方案”。 场景描述技巧:提供具体的应用场景和限制条件,例如“为新上市的儿童智能手表写一篇朋友圈文案,目标用户是 25 35 岁的年轻父母,预算 3000 以内,需强调安全定位功能”。 结构化输出技巧:指定具体的输出格式和内容结构,例如“请用表格对比 2024 年 Q1 特斯拉、比亚迪的销量数据,包含以下维度:月度销量、同比增长、市场份额,并在表格下方总结三个关键发现”。 分步骤提问技巧:将复杂问题拆解为可管理的小任务,例如“请分三步指导新手做美食短视频:前期准备:需要哪些设备和技能 拍摄阶段:关键场景和机位选择 后期制作:剪辑节奏和音乐配合建议”。 反馈优化技巧:通过追问获得更精准的答案。 深度思考引导技巧:获得更深入的分析和见解。 6. 万能提示词:您是一名顶尖的提示词优化专家,请按以下步骤优化下方提示: 分析原提示的模糊性、冗余项和潜在歧义。 基于,重构提示结构(可参考 CRISPE/BROKE 框架)。 生成 3 个优化版本,并解释每版的改进逻辑。 7. 如果官网的搜索不能用,一直崩溃,可以用火山的满血版,在视频的最后 10 分钟左右有手把手教程。 8. 关于 DeepSeek 的论文解读,有直播视频回放和相关论文下载,如。
2025-02-18
deepseek使用说明
DeepSeek 的使用说明如下: 功能:能进行自然语言理解与分析、编程、绘图,如 SVG、MA Max 图表、react 图表等。 使用优势:可以用更少的词让模型做更多事,思维发散,能给出创意思路和高级内容。 存在问题:思维链长不易控制,可能输出看不懂或胡编乱造的内容,增加纠错成本。 审核方法:可以用其他大模型来解读 DP 模型给出的内容。 使用建议:使用时要有自己的思维雏形,多看思考过程,避免被模型冲刷原有认知。 使用场景:包括阅读、育儿、写作、随意交流等方面。 生成单词:输入单词主题、图片风格、单词数量,选择 deepseekr1 模型,可生成指定数量的单词数组,以数组方式输出,包括单词、中文、美式音标、英文句子及其中文翻译。提示词方面,作为专业的单词生成助手,要围绕用户输入主题挖掘相关英语单词,仅输出相关内容,并以规定的数组形式呈现。 产品情况:Deep Research 是基于 AI 模型的产品,使用 GPT4o、o3 等推理模型,结合 UI 交互、搜索引擎等。DeepSeek 只是品牌名,需要搭配具体模型,如 DeepSeek V3(类 GPT4o)和 DeepSeek R1(类 OpenAI o1)。
2025-02-18